人工智能|拨开重重迷雾如何在“混沌的边缘”预测未来( 二 )_

他们这样描述复杂系统
复杂系统是如此复杂，而要精准描述一个复杂系统更是难上加难。此次获得诺贝尔物理学奖的两组科学家，均在各自领域内为精准描述复杂系统作出了突出贡献。
气候是典型的复杂系统。当我们对气候进行长期预测时，既要考虑时间尺度上长期影响气候的如二氧化碳排放等累积问题，也要考虑空间尺度上的突发事件，如某次并不起眼的台风的影响。
此前关于气候的研究多从统计研究出发，根据历史数据推测未来状态。但气候是一个长期变化且连续的复杂系统，其自身内部所产生的变化，同样也在对它自身的未来造成影响，仅仅依靠统计数据无法准确预测未来趋势。
兰岳恒指出，此次获奖的真锅淑郎与哈塞尔曼，便是将短期的天气变化作为一种背景噪声，并将其同长期的气候变化结合起来，将时间尺度与空间尺度相结合，构建出了相对完善的气候模型。
诺贝尔奖官网在对这一成果的介绍中运用了一个巧妙的比喻。其解释道，对气候进行预测就像是人在遛狗时，通过狗的足迹来预测人的行走路径。宠物狗看似混乱的足迹便是天气“噪声” ，但如果我们将时间拉长，尺度放大，这看上去混乱无序的噪声，同样也可以反映出气候的长期变化趋势，就像我们可以通过狗的足迹来辨别人的运动路径。
而哈塞尔曼实现这一目的的方法，是采用随机微分方程来描述一个随机气候模型。随机微分方程的每次积分都有不同的实现形式，这决定了其构建的气候模型像真实气候环境一样，存在着不确定性，并且这种不确定性进而对气候本身产生影响，从而真实模拟出了气候在时间和空间尺度下的变化趋势。而通过这一模型，哈塞尔曼得以将人类活动对气候的影响同自然状况下的气候变化分离开来，更好地判断人类活动究竟是如何影响气候变化的。
相比真锅淑郎与哈塞尔曼，帕里西的研究更具理论价值。
自旋玻璃是一种典型的非平衡态材料。所谓的非平衡态，同样可以用房间中的空气来理解。若是空气在房间中为非均匀分布，不同角落的状态、性质各不相同，那我们便无法再利用简单的数学公式对其进行直接计算，这便是一种非平衡态。
自旋玻璃同样如此，其内部原子的分布并不均匀，并且会随温度变化而不断进行不规则运动， “总是处于一种非均质的状态” 。兰岳恒认为， “帕里西的贡献就在于他考虑到了自旋玻璃的不均匀性，并且给出了每一种构型的出现几率。 ”再通过进一步结合统计物理学方法，便可以对此种非平衡态材料的各类性质进行计算。 “帕里西的这种方法不仅可以用在自旋玻璃上，也可以用在其他很多复杂系统的研究中。 ”